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本文提出了一种基于仿真的新方法,通过知识图和实体嵌入来表示异构上下文,并使用并行运行的代理集合对需求进行上下文感知型策略的组合。评估结果表明,代理可以即时请求组合策略,以成功完成适应上下文的活动,而无需通过冗长的训练步骤和场景学习这些策略。与应用强化学习的代理不同。

基于马尔可夫决策过程、实体嵌入和代理集成的上下文感知型代理策略组合

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-08-28T00:00:00Z
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